end-to-end 第9页

Sparse R-CNN: 青出于蓝的R-CNN家族新晋小生，稀疏交互机制 & No RPN & No NMS = E2E

Date:2020/01/11Coder:CWForeword:这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer，什么都拿Transformer往上套，然后个个都声称自己

CW不要无聊的风格·2021-02-01 14:43

【Sparse R-CNN】《Sparse R-CNN：End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》

arXiv-2020作者的博客：SparseR-CNN文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments6Conclusion（own）/Futurework1BackgroundandMotivation现有目标检测方法的缺点大量redundantandnear-duplicat

bryant_meng·2021-01-20 10:56

全景分割论文阅读：MaX-Deeplab:End-to-End Panoptic Segmentation with Mask Transformers

标题：Max-DeepLab：使用掩模Transformer进行端到端全景分割作者：HuiyuWang,YukunZhu,HartwigAdam,AlanYuille,Liang-ChiehChen机构：JohnsHopkinsUniversity,GoogleResearch论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.00759项目地址：暂未开源代码摘要文章方法很大程度上简化

jaycain·2021-01-12 16:37

阅读笔记-DETR End-to-end object detection with transformers

来源：arXiv：2005.12872v3，FacebookAI代码：https://github.com/facebookresearch/detrimage.pngTransformer入侵CV。目标检测目前的框架包括mmdetection等对于检测领域挺好用的，但对于其他领域而言可能就挺难上手的，集成度有点太大:(Facebook傲娇的不适用已有的检测框架，支持。另一方面，将大热的trans

熙熙江湖·2020-12-29 14:05

angular 标准目录结构_Angular 10 目录详解

angular10.x目录详解1.根目录文件e2e(end-to-end)端到端测试目录node_modules依赖包src应用程序源代码目录.browserslistrc目标浏览器配置表.editorconfig

weixin_39820136·2020-12-20 00:33

YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译，及训练 COCO 子集

Unified:统一的架构，提供end-to-end的训练和预测。Real-Time:实时性，初代论文给出

GoCoding·2020-12-12 20:03

端到端测试(END-To-END Testing)简介

端到端测试端到端测试是一种软件测试方法，它从头到尾验证整个软件及其与外部接口的集成。端到端测试的目的是测试整个软件的依赖性、数据完整性以及与其他系统、接口和数据库等的通信，以模拟完整的生产场景。除了软件系统，它还验证来自其他上游/下游系统的批处理/数据处理。因此，被称为"端到端"。端到端测试通常在功能测试和系统测试之后执行。它使用实际的生产数据和测试环境。端到端测试也被称为链式测试。为什么要进行端

python测试开发·2020-11-11 21:23

请概述可视化卷积神经网络的中间输出的基本思想。_万字长文：特征可视化技术(CAM)...

它通过“end-to-end”的方式来工作，输入数据例如RGB图像，输出目标例如类别标签、回归值等，中间过程不可得知。如何才能打开“黑盒”，一探究竟，让“黑盒”变成“灰盒”，甚至“白盒”？

weixin_39608478·2020-11-04 23:44

论文翻译：Extracting Relational Facts by an End-to-End Neural Model with Copy Mechanism

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P18-1047.pdf通讯作者主页：http://people.ucas.ac.cn/~zhaojun论文出处：中国科学院大学代码地址：https://github.com/xiangrongzeng/copy_re文章标题：ExtractingRelationalFactsbyanEnd-to-EndNeuralMod

Goouu·2020-10-11 17:16

End-To-End Memory Networks

关键词End2End,MemoryNetworks,Multiplehops来源arXiv2015.03.31(publishedatNIPS2015)问题当前AI研究面临两大问题：如何在回答问题时实现多个计算步骤如何描述序列数据的长距离依赖性本文尝试从MemoryNetworks入手，解决这两个问题。文章思路模型介绍在单层模型中模型将document中的每一个word保存为一个memorymi，

ryanloucc·2020-09-16 08:04

立体匹配——End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression

端到端学习几何和背景的深度立体回归我们提出了一个新颖的深度学习体系结构，用于求解矫正后的立体图像对的视差问题。我们利用问题几何的知识来使用深度特征表示形成成本量。我们学习在这个量上使用三维卷积结合上下文信息。视差值从成本量中使用提出的可微分软性argmin操作进行回归，这允许我们在不需要任何额外的后处理或正则化的情况下，将我们的方法端对端地训练到亚像素精度。我们在场景流和KITTI数据集上评估我们

Dean0Winchester·2020-09-16 03:08

End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression

代码Keras:https://github.com/LinHungShi/GCNetwork摘：使用深度特征表示组成成本向量，充分利用3D卷积提取上下文的纹理信息。深度值以差分softargmin操作相规范化，没有额外的预处理或者正则化得到一种端到端的方法1.介：立体匹配算法应该看重全局，而非局部。比如车窗，如果以整辆车的视角去看，那么就不怎么会出现问题，而如果以局部车窗去看这个物体，就容易出问

lvhhh·2020-09-16 03:09

论文阅读笔记 End-to-end Flow Correlation Tracking with Spatial-temporal Attention [2018 CVPR] (FlowTrack)

先给出原文链接：https://arxiv.org/abs/1711.01124v1代码暂未放出。该论文核心思想：使用光流信息帮助跟踪。用光流信息指导历史特征融合，得到更好的目标模型，类似于根据光流做了特征对齐。先上总框架：(1)跟踪使用的特征由FeatureCNN提取；(2)光流信息由FlowNet提取；(3)Warp操作指的是在光流的指导下将最近几帧(文章中使用5帧)的目标特征对齐到t-1帧；

zxgravity·2020-09-16 02:19

深度学习基础--端到端学习（end-to-end learning）

端到端学习（end-to-endlearning）深度学习下的端到端学习旨在通过一个深度神经网络直接学习从数据的原始形式到数据的标记的映射。端到端学习并不应该作为我们的一个追求目标，是否要采用端到端学习的一个重要考虑因素是：有没有足够的数据对应端到端的过程，以及我们有没有一些领域知识能够用于整个系统中的一些模块。

whitenightwu·2020-09-16 02:36

GC-Net阅读笔记（End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression）

论文题目《End-to-EndLearningofGeometryandContextforDeepStereoRegression》，被2017ICCV收录，后用GC-Net代表这个模型。官方给的代码是tensorflow版的，但由于tensorflow版的可读性不如pytorch，自己改成了pytorch版，在KITTI2015上训练了200个epoch，3像素误差收敛在4.6%左右。链接：h

微笑面对危险·2020-09-16 01:50

【Flink】Flink 状态管理

4.2、保存点机制五、状态后端5.1、状态管理器分类MemoryStateBackendFsStateBackendRocksDBStateBackend5.2、配置方式六、状态一致性6.1、端到端（end-to-end

w1992wishes·2020-09-14 15:37

HTTP/1.1与HTTP/1.0的区别

注意，版本号只能用来判断逐段（hop-by-hop）的兼容性，而无法判断端到端（end-to-end）的兼容性。例如，一台HTTP/1.1的源服

smartfish9527·2020-09-14 04:11

论文笔记：An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application

1.历史方法1）基于字符的DCNN,比如photoOCR.单个字符的检测与识别。要求单个字符的检测器性能很强，crop的足够好。2）直接对图片进行分类。9万个单词，组合成无数的单词，无法直接应用3）RNN,训练和测试均不需要每个字符的位置。但是需要预处理，从图片得到特征序列，独立做的，无法端到端。2.proposemethod1)端到端2）任意长度3）模型尺寸小4）不针对特定字典，有无字典表现都很

John2King·2020-09-14 04:29

金融领域文档级别事件抽取-Doc2EDAG: An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial Event Extract

该论文来自EMNLP2019、清华&微软研究院、源码&数据集【1】已开源github：Doc2EDAGpaper地址：paper原文金融领域数据有以下两种特征：①事件元素分散（Arguments-scattering）：指事件论元可能在不同的句子（Sentence）中。②多事件（Muti-event）：指一个文档中可能包含多个事件。由于Sentence-level级别的事件抽取模型不能很好的处理一

broccoli2·2020-09-14 03:08

Semi-Supervised Training for Improving Data Efficiency in End-to-End Speech Synthesis

原文链接：https://arxiv.org/abs/1808.10128作者：Yu-AnChung，YuxuanWangabstract想要解决合成中数据昂贵的问题，希望用网上公开的数据和少量合成数据(不足半小时），训练tacotron。（1）将inputtext中的word转成wordvector训练tacotron-encoder；（2）unpairedspeechcorpus训练tacot

林林宋·2020-09-13 12:35

Real-Time Face Recognition: An End-to-End Project

Fromhttps://www.hackster.io/mjrobot/real-time-face-recognition-an-end-to-end-project-a10826Wewilllearnstepbystep,howtouseaPiCamtorecognizefacesinreal-time.IntermediateFullinstructionsprovided12hours21

jaccen·2020-09-13 08:10

paper10：FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors 2018CVPR

利用人脸先验实现端到端的人脸超分辨率introduction：之前的面部超分辨率方法大多是由通用的图像超分辨率算法加以适当修改得到的，大多数没有加人脸先验知识，所以导致恢复效果不好。并且用于人脸超分辨率的图像不是端到端的训练。motivation：FacialGeometryPriorsandEnd-to-EndTraining.contribution：第一个提出用人脸几何先验的知识进行端到端学

LiuShuangmax·2020-09-12 18:54

2014 ICPR-Deep Metric Learning for Person Re-Identification

论文地址也是最早用深度学习方法做Re-ID的工作对跨数据集模型的泛化性能进行了实验Motivation传统方法通常都是将特征提取与度量学习分开处理的，end-to-end的深度学习在计算视觉各个领域都取得了较大的成功

_Xiaobo·2020-09-11 23:22

faster rcnn深入理解

是一个end-to-end模型。

maxruan·2020-09-11 22:06

【论文翻译】End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning

I.INTRODUCTION为什么模仿学习没有扩展到完全自主的城市驾驶？模仿学习的一个假设是：最优action可以直接从observation中推断出来。但实际上这个假设并不成立，比如说：“当汽车接近十字路口时，摄像机的图像不足以预测该汽车应该左转、右转还是直行”。从数学上讲，从图像到控制命令的映射不再是一对一的函数映射。因此，用神经网络处理时候会遇到困难，导致震荡。就算神经网络可以解决一些模糊性

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:26

YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译，及训练 COCO 子集

Unified:统一的架构，提供end-to-end的训练和预测。Real-Time:实时性，初代论文给出

GoCodingInMyWay·2020-09-11 14:00

Deep Global-Relative Networks for End-to-End 6-DoF Visual Localization and Odometry阅读笔记

文章是在《DeepAuxiliaryLearningforVisualLocalizationandOdometry》这篇文章的基础上改进的，目前这篇文章还没看，先把他的改进版看了，总是感觉怪怪的。进入正题，DeepGlobal-RelativeNetworksforEnd-to-End6-DoFVisualLocalizationandOdometry这篇文章是云智科技和北航的杰作。文章的出发点

hfutyfl802·2020-09-10 13:02

目标检测模型总结

Winni有魅力·2020-08-26 16:15

End-to-end Learning of Multi-sensor 3D Tracking by Detection

Abstract产生3D轨迹，将问题公式化为可以解决的线性问题，并使用端对端的卷积网络进行检测和匹配Introduction1.将问题定义为深层结构中的推论问题，使用卷积结果作为候选目标2.匹配成本结合了外观和运动特征（通过一个处理图像和运动的孪生网络）3.我们模型中的推断可以通过解决线性规划的前向推导完成4.可以端到端的训练Method建立了四个布尔变量分别是检测结果是TP的成本，前后两帧的两个

天黑黑黑·2020-08-26 15:06

RCNN系列（3）--Faster-RCNN

1.简介在FasterR-CNN出现之前，已经存在了R-CNN（无法实现End-to-End训练）和FastR-CNN（SelectiveSearch耗时），ShaoqingRen在2016年NIP上提出了

深蓝之梦·2020-08-25 16:27

End-to-end people detection in crowded scenes

End-to-endpeopledetectionincrowdedscenes将图像分成网格,用LSTM在每个网格中单独预测物体,产生一个序列化的输出预测结果decodinganimageintoasetofpeopledetections优点directlyoutputsasetofdistinctdetectionhypotheses.Becausewegeneratepredictions

xin_q·2020-08-25 01:07

Seq2Seq源码解析（基于Theano框架）

1、初步认识se2seq1.1这是一个通用型端到端（end-to-end）的学习框架，包括2个部分，一个是Encoder（编码器，负责编码源句子的输入），另外一个是Decoder（解码器，负责解析目标句子的生成

IT_石头·2020-08-24 18:46

BaiXiang——【arXi2015】An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and

BaiXiang的CRNN论文阅读1.论文题目BaiXiang——【arXiv2015】AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition2.论文思路和方法1)问题范围：单词识别2)CNN层：使用标准CNN提取图像特征，利用Map-to-

离离草·2020-08-24 01:36

目标检测 | End-to-end Lane Detection through Differentiable Least-Squares Fitting

文章目录1.摘要论文的主要特色在于：2方法2.1生成加权像素坐标的深度网络2.2加权最小二乘拟合模块2.3几何损失函数2.4可选择性变换到其他参考框架3实验3.1玩具实验3.2当前车道线的检测4总结会议：CVPR2019标题：《End-to-endLaneDetectionthroughDifferentiableLeast-SquaresFitting》论文链接：https://arxiv.or

Nani_xiao·2020-08-23 08:55

[论文阅读]TextDragon: An End-to-End Framework for Arbitrary Shaped Text Spotting阅读笔记

TextDragon:AnEnd-to-EndFrameworkforArbitraryShapedTextSpotting阅读笔记文章被收录于ICCV2019[论文地址]:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/html/Feng_TextDragon_An_End-to-End_Framework_for_Arbitrary_Shaped_

一叶知秋Autumn·2020-08-23 05:38

第6章 HTTP头部(2) End-to-end、Hop-by-hop

End-to-end端到端头部此类头部字段会转发给请求/响应的最终接收目标。必须保存在由缓存生成的响应头部。必须被转发。Hop-by-hop逐跳首部此类头部字段只对单次转发有效。

深成·2020-08-22 18:43

Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks

作者融合了CRF模型和CNN，使其能够end-to-end的方式，利用back-propagation训练整个网络，避免了后向处理的过程。将CNN用于高层的视觉任务有着巨大的挑战。

算法学习者·2020-08-22 11:20

TestCafe 搭建前端End-to-End自动化测试工具

WhatisTestCafeTestCafeisanode.jstooltoautomateend-to-endwebtesting,youcanwritetestsinJSorTypeScript,runthemandviewresults.简言之，Testcafe就是一个可以自动化前端end-to-end

Sue1024·2020-08-22 10:09

Fast R-CNN论文详解

只对整张图像全区域进行一次特征提取；用RoIpooling层取代最后一层maxpooling层，同时引入建议框信息，提取相应建议框特征；FastR-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层，可同时输出分类结果和窗口回归结果，实现了end-to-end

hello~bye~·2020-08-22 09:16

Mask TextSpotter: An End-to-End Trainable Neural Network for Spotting Text with Arbitrary Shapes

MaskTextSpotter摘要MaskTextSpotter利用了端对端学习流程的简单和顺利的优势，通过语义分割获得更准确的文本检测和识别。而且，在处理不规则形状的文本实例中，如弯曲文本，优于之前的方法。引言近年来，场景文本检测和识别逐渐吸引了机器视觉领域中的研究兴趣，尤其是在神经网络复兴及图像数据集增长后。由于文本检测和识别提供了一个自动快速的方法来获得在自然场景中包含的文本信息，有利于很多

zzwwllii·2020-08-22 09:11

（SRCNN）Image super-resolution using deep convolutional networks

基于cnn的方法是使cnn网络学习在低分辨率图像与高分辨率图像之间的端对端（end-to-end）的映射函数F（Y）（设Y为低分辨率图像）与传统的方法（如稀疏编码）比较,SR

wonengguwozai·2020-08-22 04:49

YOLO end-to-end

1.YOLO:YouOnlyLookOnce：Unified,Real-TimeObjectDetectionYOLO是一个可以一次性预测多个Box位置和类别的卷积神经网络，能够实现端到端的目标检测和识别，其最大的优势就是速度快。事实上，目标检测的本质就是回归，因此一个实现回归功能的CNN并不需要复杂的设计过程。YOLO没有选择滑窗或提取proposal的方式训练网络，而是直接选用整图训练模型。这

weixin_33810302·2020-08-22 03:43

知识图谱4-【再看一篇论文《End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures》】

End-to-EndRelationExtractionusingLSTMsonSequencesandTreeStructures作者：MakotoMiwa,MohitBansal发表时间：2016-01论文链接：https://arxiv.org/pdf/1601.00770.pdf大概思路：作者用端到端的方式基于序列层和依赖树的结构信息对文本进行关系抽取简言之：作者融合了sequence信息

樱夕夕·2020-08-22 02:00

Associative Embedding:End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping论文翻译

Abstract:Weintroduceassociativeembedding,anovelmethodforsupervisingconvolutionalneuralnetworksforthetaskofdetectionandgrouping.我们提出了一中关联嵌入的新颖的方法,应用在监督学习卷积神经网络中的检测和分组任务中.Anumberofcomputervisionproblems

牧风之谷·2020-08-21 21:21

FEELVOS: Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation论文解读

(本文应该是全网第一篇介绍FEELVOS的博客了，建议精读，我讲解的很细致，请觉得不错的同学点赞或留言O(∩_∩)O，转载请注明出处）本篇是CVPR2019中用于视频目标分割的新方法，该方法注重快速和简单，因此有以下几个特点：简单，单网络，singlepass迅速，不需要使用第一帧做微调端到端，用于多目标分割，还能支持端到端的训练鲁棒性，在DAVIS2017的验证集上，J&F有65%这篇论文可以视

咆哮的阿杰·2020-08-21 20:55

《FEELVOS：Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation》论文笔记

参考代码：feelvos1.概述导读：现有一些经典的视频分割算法都是比较复杂的，很依赖于在第一帧上进行finetune，并且运算的速度也是很慢的，这就严重限制了其实际使用。针对这些问题文章提出了一种并不依赖于finetune的简单快速方法FEELVOS，这个方法中首先利用利用特征图上逐像素的embedding（参考Pixel-WiseMetricLearning，用于相关性分析），之后将第一帧与前

m_buddy·2020-08-21 19:53

6D-VNet:End-to-End 6DoF Vehicle Pose Estimation from Monocular RGB Images

Abstract 我们提出了一个概念上简单的6DoF姿态估计网络，尤其是对于自动驾驶场景。在一个单目RGB图像上，我们的方法能够有效的检测交通工具，同时回归它们的三维平移和旋转向量。这个方法叫做6D-VNet，在MaskR-CNN上扩展了一个定制的头网络，以用于检测更好的车辆类比，旋转和平移。与以往的方法相比，本文提出的6D-VNet是端到端训练的。此外，我们表明，在联合损失中包括平移回归对于6

WangKingJ·2020-08-21 18:29

论文笔记——FEELVOS：Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation

论文题目：FastEnd-to-EndEmbeddingLearningforVideoObjectSegmentation论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Voigtlaender_FEELVOS_Fast_End-To-End_Embedding_Learning_for_Video_Object_Segme

梦里中PAMI·2020-08-21 17:43

The ultimate end-to-end tutorial to create and deploy a fully decentralized Dapp in ethereum

Inthistutorialmyobjectiveistowalkyouthroughthestepsrequiredtocreateadescentralizedapplicationfromstarttofinishanddeployitinethereum.Hereishowitwilllook:I’mmakingitbecauseIseealotoftutorialsthatdon’tre

Omni-Space·2020-08-21 15:00

端到端和非端到端的Embedding，以及embedding质量评估

Embedding的训练可以分为两种方法：端到端（End-to-End）和非端到端的训练。

凝眸伏笔·2020-08-21 09:09

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